R中的数据分析师
您将学习使用R进行数据分析的基础知识，如何使用数据源，数据清除技术，如何执行统计分析，数据可视化技术和预测分析。
Python中的数据分析师
您将学习使用Python进行数据分析的基础知识，如何使用数据源，数据清除技术，如何执行统计分析，数据可视化技术以及预测分析。
Python数据科学家
您将学习使用Python进行数据分析的高级技术：处理大型数据集，机器学习主题以及基本的计算机体系结构和并行处理主题。
数据工程师
您将学习如何使用生产数据库，如何建立可以处理更大数据集的数据管道，并学习关键的计算机科学概念，例如数据结构，算法和递归。
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Python for Data Science：基础知识
了解Python编程和数据科学的基础知识。
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Python for Data Science：中级
了解适用于Python数据科学工具箱的重要工具。
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大熊猫& NumPy Fundamentals
了解如何使用pandas和NumPy库分析数据。
免费+基本
探索性数据可视化
了解如何通过创建和解释数据图形来探索数据。本课程使用matplotlib和pandas进行授课。
基本知识
通过数据可视化讲故事
了解如何使用数据可视化传达见解和讲故事。
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数据清理与分析
了解如何清理和合并数据集，然后练习技能。
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Python中的数据清理：高级
了解使用Python清理数据的高级技术。
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数据清理项目演练
了解如何清理和合并数据集，然后练习技能。
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命令行元素
了解Bash的基础知识，为使用命令行作为数据科学使用命令行的跳板奠定基础
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命令行中的文本处理
了解有关命令行以及如何在数据科学工作流中使用它的更多信息。
基本知识
SQL基础
了解使用SQL数据库的基础知识。
自由
用于数据分析的中级SQL
学习使用多表数据库。
基本知识
Python中的API和Web爬取
了解如何从API和网络获取数据。
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统计：基本原理
了解有关采样，变量和分布的信息。
基本知识
中级统计：平均值& Variability
学习总结分布，使用方差或标准偏差测量变异性，以及使用z分数比较值。
基本知识
概率基础
使用Python学习概率论的基础
基本知识
条件概率
了解条件概率，贝叶斯定理和朴素贝叶斯。
基本知识
假设检验：基础知识
了解更多高级统计概念，包括A / B检验和卡方检验，以进行更强大的数据分析。
基本知识
机器学习基础
使用k最近邻学习机器学习的基础知识。
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机器学习微积分
学习中间机器学习技术（如线性回归）所需的演算。
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机器学习的线性代数
学习诸如线性回归之类的中间机器学习技术所必需的线性代数。
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机器学习的线性回归
了解如何使用线性回归机器学习模型。
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Python机器学习：中级
进一步学习机器学习。
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决策树
了解如何构造和解释决策树。
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深度学习：基础知识
了解深度神经网络的基础知识。包括图形表示，激活功能，多个隐藏层和图像分类。
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机器学习项目
了解从数据清理到机器学习的完整数据科学项目的外观。
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Kaggle基础知识
了解如何通过Kaggle的“泰坦尼克号”比赛开始和参加Kaggle比赛。
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功能：高级
了解如何编写高质量的函数。
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命令行：中级
了解有关命令行以及如何在数据分析工作流中使用它的更多信息。
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吉特& Version Control
了解Python编程和数据科学的基础知识。
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火花& Map-Reduce
了解如何使用Apache Spark和map-reduce技术来清理和分析大型数据集。
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Python基础知识
了解用于数据工程的Python编程基础。
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Python中级
了解适用于Python数据科学工具箱的重要工具。
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使用Python进行编程的概念
加深您对Python工作原理的了解。
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SQL中级：表关系& Joins
学习使用多表数据库。
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数据工程师的Postgres
了解有关SQL数据库Postgres的信息。
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优化Postgres数据库
了解如何优化Postgres数据库。
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适用于数据工程师的NumPy
学习使用NumPy库优化数据处理。
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处理熊猫中的大数据集
通过优化熊猫工作流程，批量处理数据以及使用SQLite扩充熊猫，了解如何使用数据集。
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在大型数据集上优化代码性能
了解如何通过优化CPU和I / O性能来更快地处理数据。学习并行化代码以获得更好的性能。
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了解不同的数据结构，以及它们如何帮助您加快数据分析。
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递归& Trees
了解递归及其如何应用于树数据结构，以及树数据结构如何用于加速数据分析任务的处理。
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建立数据管道
了解如何从头开始构建Python数据管道。
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R中的数据分析简介
了解R的基础知识，R是一种用于数据分析的流行编程语言。
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R中的数据结构
了解R中的向量，矩阵，列表，数据框等。
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R中的控制流，迭代和函数
使用if语句，for循环等增强R编程技巧。
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R中的特殊数据处理：字符串和日期
学习使用R中的特殊数据类型，例如文本数据，时间和日期。
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R中的数据可视化
了解如何使用ggplot2软件包在R中进行探索性数据可视化。
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R中的数据清理
学习执行常见的数据清理任务。
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R中的数据清理：高级
了解R中清理数据的高级技术。
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R中的中间SQL
学习使用多表数据库。
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R中的统计基础
了解有关采样，变量和分布的信息。
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R中级统计：平均值和变异性
学习一些中间统计技术，例如计算z得分。
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R中的概率基础
使用R学习概率论的基础知识。
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R中的条件概率
了解贝叶斯定理并使用它来构建垃圾邮件过滤器。
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R中的假设检验
了解使用R进行假设检验的基础。
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R中的线性回归建模
了解R中的线性回归建模。
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R中的机器学习简介
使用R和插入符号库学习机器学习的基础知识。
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